Segmentation d’images couleur par seuillage d’histogrammes
| dc.contributor.author | Meziani Roza | |
| dc.contributor.author | Bounif Katia | |
| dc.contributor.other | Hammouche Kamal | |
| dc.date.accessioned | 2019-11-12T10:54:35Z | |
| dc.date.available | 2019-11-12T10:54:35Z | |
| dc.date.issued | 2017 | |
| dc.description | 38 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom) | en |
| dc.description.abstract | Dans ce mémoire, nous nous sommes intéressés à la segmentation d'images couleur par seuillage d'histogrammes basée sur une méthode d'optimisation métaheuristique en l'occurrence l'algorithme à évolution différentielle. Nous pouvons retenir de ce travail que la segmentation d'images couleur par seuillage d'histogramme est une approche très intéressante dans la mesure où elle est formulée comme un problème d'optimisation qui est simple à implémenter. Son seul problème est le temps de calcul lors de la recherche des seuils surtout lorsque leurs nombres augmentent. Pour accélérer les calculs, nous avons fait appel aux techniques d'optimisation métaheuristique et en particulier à l'algorithme à évolution différentielle. Cet algorithme est capable de converger vers la solution optimale avec un temps de calcul réduit. | en |
| dc.identifier.citation | Electronique Biomédicale | |
| dc.identifier.other | MAST.ELN.37-17 | en |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/6403 | |
| dc.language.iso | fr | en |
| dc.publisher | Université Mouloud Mammeri | en |
| dc.subject | Segmentation d'image=devisé l'image en régionsLa recherche exhaustive=méthode algorithmiqueMetaheuristiques=plusieurs solutions algorithmiques Optimisation= Devenir meilleur Minimiser = Réduire l'importance de la solution | en |
| dc.title | Segmentation d’images couleur par seuillage d’histogrammes | en |
| dc.type | Thesis | en |